本發(fā)明專利技術屬于車載動力電池系統(tǒng)健康狀態(tài)評估技術領域，公開了一種基于充電稀疏大數(shù)據(jù)的電池系統(tǒng)綜合健康狀態(tài)評估方法，包括步驟1、數(shù)據(jù)預處理；步驟2、容量衰減評估；步驟3、不一致性演化評估；步驟4、綜合健康狀態(tài)評價。本發(fā)明專利技術的有益效果在于：將電池系統(tǒng)的健康狀態(tài)劃分為容量衰減健康狀態(tài)(SOH<subgt;Cap</subgt;)和不一致性演化健康狀態(tài)(SOH<subgt;Inc</subgt;)兩部分，同時將容量衰減健康狀態(tài)和不一致性演化健康狀態(tài)進行融合處理，得到了電池系統(tǒng)綜合健康狀態(tài)。

【技術實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術屬于車載動力電池系統(tǒng)健康狀態(tài)評估，具體是一種基于充電稀疏大數(shù)據(jù)的電池系統(tǒng)綜合健康狀態(tài)評估方法。

技術介紹

1、近年來，電動汽車市場穩(wěn)步發(fā)展，以鋰離子電池為核心動力源的電動汽車迎來了發(fā)展的黃金時代。但是，鋰離子電池作為即用即衰的復雜系統(tǒng)，隨著電動汽車動力電池組經(jīng)歷充放電循環(huán)，動力電池組會出現(xiàn)老化問題，這將導致電動汽車輸出功率降低和續(xù)駛里程下降。甚至，當電池組出現(xiàn)嚴重的老化問題時，會發(fā)生電池組漏液、鼓包、熱失控、燃燒等嚴重后果，這給駕乘者的生命健康和財產(chǎn)安全帶來了威脅。所以，電池系統(tǒng)的健康狀態(tài)(soh)已經(jīng)成為行業(yè)和國家質檢部門關注的熱點問題。同時，隨著大數(shù)據(jù)技術和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，未來的電池管理系統(tǒng)將朝著無線電池管理系統(tǒng)、智能云連接的方向發(fā)展，以電動汽車、充電樁、云端大數(shù)據(jù)等車-邊-端多場耦合監(jiān)測電動汽車電池系統(tǒng)健康和安全的技術得到廣泛的關注。

2、基于車輛電池系統(tǒng)的云端稀疏數(shù)據(jù)進行電池系統(tǒng)的健康狀態(tài)評估已經(jīng)成為一大研究熱點，但是通過該研究領域的研究現(xiàn)狀可以發(fā)現(xiàn)，基于稀疏大數(shù)據(jù)的電池健康狀態(tài)評估通常只是將電動汽車的動力電池系統(tǒng)看作“大電池”進行整體的評估，且僅僅基于電池組整體容量或者能量的衰退表征電池組的老化。但是車用動力電池系統(tǒng)通常由多個動力電池通過串并聯(lián)的形式連接而成，其健康狀態(tài)不僅包括整體容量的衰退，而且成組電池單體的不一致性演化也將反映著電池組的健康狀態(tài)。面對復雜的動力電池系統(tǒng)，合理量化電池組的健康狀態(tài)具有較大的應用價值。如何基于車載充電稀疏大數(shù)據(jù)對鋰離子電池組的健康狀態(tài)進行合理且綜合的評估是亟需解決的關

技術實現(xiàn)思路

1、為解決目前技術的不足，本專利技術結合現(xiàn)有技術，從實際應用出發(fā)，提供了一種基于充電稀疏大數(shù)據(jù)的電池系統(tǒng)綜合健康狀態(tài)評估方法，將電池系統(tǒng)的健康狀態(tài)劃分為容量衰減健康狀態(tài)(sohcap)和不一致性演化健康狀態(tài)(sohinc)兩部分，同時將容量衰減健康狀態(tài)和不一致性演化健康狀態(tài)進行融合處理，得到了電池系統(tǒng)綜合健康狀態(tài)。

2、本專利技術的技術方案如下：

3、基于充電稀疏大數(shù)據(jù)的電池系統(tǒng)綜合健康狀態(tài)評估方法，包括以下步驟：

4、步驟1、數(shù)據(jù)預處理

5、采集云端稀疏數(shù)據(jù)，對采集到的云端稀疏數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)切片處理，得到云端充電數(shù)據(jù)；對云端充電數(shù)據(jù)進行清洗，得到干凈的云端充電數(shù)據(jù)；

6、步驟2、容量衰減評估

7、根據(jù)干凈的云端充電數(shù)據(jù)，在電量增益法的基礎上采用蒙特卡羅模擬的方法評估整個實車電池系統(tǒng)的容量衰退健康狀態(tài)；

8、步驟3、不一致性演化評估

9、采用電壓響應的不一致性作為電池模組/單體的不一致性演化健康狀態(tài)評估的指標；

10、步驟4、綜合健康狀態(tài)評價

11、基于每一個電池模組/單體的不一致性健康狀態(tài)計算得到電池系統(tǒng)整體的不一致性健康狀態(tài)。

12、進一步的，步驟1中數(shù)據(jù)清洗包括：

13、針對soc跳變情況進行異常值處理，如果相鄰時間點的soc差值大于3％則判定為跳變，采用異常點前后兩個時間點的soc均值替代當前異常點的soc值；

14、針對數(shù)據(jù)缺失現(xiàn)象進行異常值處理，如果相鄰時間點的時間間隔大于1分鐘，可以判定出現(xiàn)了數(shù)據(jù)缺失的問題。倘若數(shù)據(jù)缺失出現(xiàn)的時間點距離充電開始時間點小于400秒，則去除該充電過程數(shù)據(jù)缺失時間點之前的充電數(shù)據(jù)，保留數(shù)據(jù)缺失時間點之后的充電數(shù)據(jù)；倘若數(shù)據(jù)缺失出現(xiàn)的時間點距離充電開始時間點大于400秒，則該充電片段數(shù)據(jù)整段刪除；

15、針對部分充電片段長度過短的情況進行異常值處理，如果充電開始的soc值和充電結束的soc值差值小于15％，則該充電片段數(shù)據(jù)整段刪除。

16、進一步的，步驟2方法具體為：

17、s21、soc區(qū)間篩選

18、根據(jù)每一個充電片段的充電起始soc值和充電結束soc值計算差值，如果soc差值大于20％，則該充電片段可用于計算實車電池系統(tǒng)的容量值，即完成了提取充電soc區(qū)間長度>20％的充電片段，如式(1)所示

19、soc(te)-soc(t0)＞20％   (1)

20、式(1)中：soc(te)表示充電結束時刻te的電池荷電狀態(tài)，soc(t0)表示充電開始時刻t0的電池荷電狀態(tài)；

21、s22、基于電量增益法進行重復試驗

22、在soc區(qū)間內隨機產(chǎn)生兩個值a和b，如果b>a+10，則基于如式(2)所示的電量增益法在區(qū)間[a,b]上計算容量，如果b≤a+10，則重新產(chǎn)生新的a和b，繼續(xù)重復判斷大小關系和基于式(2)計算容量，按照此方法對每個充電片段重復模擬10000次。

23、

24、式中(2)中：q為求解出的實車電池系統(tǒng)的容量值，i(t)為t時刻的總電流值，ta為soc＝a時對應的時間點，tb為soc＝b時對應的時間點；soc(ta)和soc(tb)分別代表ta和tb時刻的電池荷電狀態(tài)；

25、s23、確定當前老化階段的實車容量

26、對10000次模擬后的結果做概率密度曲線統(tǒng)計，以概率密度曲線峰值對應的橫坐標作為當前老化階段的實車容量；

27、s24、擬合獲得容量衰退曲線

28、按照上述步驟s21-s23對所有滿足要求的充電片段進行模擬計算后，獲得實車容量散點圖，選擇樣條擬合的方法獲得容量衰退曲線；

29、s25、獲得電池系統(tǒng)容量衰減健康狀態(tài)sohcap

30、根據(jù)式(3)可計算獲得每一個老化狀態(tài)下的容量衰減健康狀態(tài)，計算得到的容量衰減健康狀態(tài)

31、

32、式中，sohcap,i表示第i個充電過程下的容量衰減健康狀態(tài)，i＝1,2,3,…,n，n為最后一個充電片段的序號，qi為第i個充電過程擬合計算得到實車電池系統(tǒng)容量值，q0為車輛電池系統(tǒng)未老化狀態(tài)下的容量值。

33、進一步的，s3中采用電壓響應的不一致性作為電池模組/單體的不一致性演化健康狀態(tài)評估的指標，具體方法為：

34、s31、計算充電過程中的平均電壓響應

35、對于任一充電過程，整個電池系統(tǒng)的模組/單體的電壓可以表示為式(4)所示的矩陣結構

36、

37、式中，c代表電池系統(tǒng)中模組/單體的數(shù)量，r代表該充電過程采樣點的長度；

38、定義平均電壓響應為式(5)所示：

39、

40、其長度和該充電片段的采樣點長度一致，rj＝1,2,…,r，對于平均電壓響應中的元素可通過式(6)計算得到。

41、

42、式中，是式(5)平均電壓響應vm中第rj個元素。

43、s32、評估電池模組/單體的不一致性

44、利用充電過程中每一個電池模組/單體的電壓響應與平均電壓響應，根據(jù)式(7)計算得到不一致性的衡量指標。

45、

46、式中，cj表示某一電池模組/單本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術保護點】

1.基于充電稀疏大數(shù)據(jù)的電池系統(tǒng)綜合健康狀態(tài)評估方法，其特征在于包括以下步驟：

2.根據(jù)權利要求1所述的基于充電稀疏大數(shù)據(jù)的電池系統(tǒng)綜合健康狀態(tài)評估方法，其特征在于，步驟1中數(shù)據(jù)清洗包括：

3.根據(jù)權利要求1所述的基于充電稀疏大數(shù)據(jù)的電池系統(tǒng)綜合健康狀態(tài)評估方法，其特征在于，步驟2方法具體為：

4.根據(jù)權利要求1所述的基于充電稀疏大數(shù)據(jù)的電池系統(tǒng)綜合健康狀態(tài)評估方法，其特征在于，S3中采用電壓響應的不一致性作為電池模組/單體的不一致性演化健康狀態(tài)評估的指標，具體方法為：

5.根據(jù)權利要求1所述的基于充電稀疏大數(shù)據(jù)的電池系統(tǒng)綜合健康狀態(tài)評估方法，S4具體方法為：

【技術特征摘要】

1.基于充電稀疏大數(shù)據(jù)的電池系統(tǒng)綜合健康狀態(tài)評估方法，其特征在于包括以下步驟：

2.根據(jù)權利要求1所述的基于充電稀疏大數(shù)據(jù)的電池系統(tǒng)綜合健康狀態(tài)評估方法，其特征在于，步驟1中數(shù)據(jù)清洗包括：

3.根據(jù)權利要求1所述的基于充電稀疏大數(shù)據(jù)的電池系統(tǒng)綜合健康狀態(tài)評估方法，其特征在于，步驟2方...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：于全慶，聶玉威，楊宇，郭姍姍，
申請(專利權)人：哈爾濱工業(yè)大學威海，
類型：發(fā)明
國別省市：

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